AIを使って賢く自動データ収集するWebクローラーSynCrawler AIの力で任意のデータを
自動収集するWebクローラー

AIに使うデータ、持ってますか?

AIでノイズカットしながら
Web情報を収集するクローラー

「クローラー」とは、ウェブ上の文書や画像などを周期的に取得し、自動的にデータベース化するプログラムの事です。

「SynCrawler」は、単に自動データ収集するだけでなく、テキスト解析や文章解析を施す事で、任意の切り口から自動で情報を整理しながら、Web上のコンテンツをデータベース化する事ができます。

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データ自動収集

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Webサイト情報

会社のサイトやブログから商品情報や事業内容、採用情報など任意の切り口で自動抽出・自動カテゴライズしてデータベース化。

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ニュースやPR情報

Twitterや口コミ情報から文章情報からキーフレーズ抽出や感情ラベリングを行い、自動カテゴライズしてデータベース化。反響可視化や反響に合わせた自動施策などに使えます。

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画像自動収集

画像情報のalt属性や画像情報解析を入れて文言識別や画像特性抽出を行いながら必要なデータだけ自動収集し、データベース化。ECサイトなどアイテムカテゴライズなどにも使えます。

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プレスリリースやIRから

プレスリリースで配信されるニュースコンテンツによる動向サマリやIR情報に含まれる業績情報などを必要な情報に加工してデータベース化。

こんな事が簡単になります

機械学習のデータ化

機械学習のプロジェクトにおいての多くの課題が、
・保有データが少なく、機械学習の選択肢をこれ以上増やせない(データアドオンしたい)
・AIに使うデータを保有していない、管理していない(データ利用したい)
・今お手持ちのWeb上のデータに表記ルールが統一されていない為、資産として使えない(データ整理したい)
と言う事がよくあります。
SynCrawlerを使う事で、今まで足りなかったデータや使えないと思っていたデータを補い、機械学習プロジェクトで威力を発揮します。

機械学習アプリ開発を詳しく見る

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トレンド可視化

ビジネスにおける外部環境データを可視化するプロジェクトも有効な使い方です。口コミ情報、SNS情報、法人顧客の動向や競合企業の取組、採用における傾向なども様々な観点からデータを自動抽出し、可視化に役立て、次なるインサイトを生み出す源泉として利用できます。抽出したデータから必要なアウトプットを定義する事で、業務自動化プロジェクトの礎ともなります。

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マーケットリサーチ自動化

通常、マーケットリサーチは、「ある角度の切り口で価値のある情報」に特化し、主にWeb上で調査活動を行いますが、「SynCrawler」は、その切り口となる角度自体をAIに学習させる事で、マーケットリサーチにおける情報収集を自動収集する事ができます。
これにより、データ補佐業務をAIが遂行し、マーケットリサーチャーはより付加価値の高い業務に集中する事ができます。

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自動グルーピング

データ収集をする際には、どうしても「不要なノイズ」ごと収集してしまう事が多くありますが、
「SynCrawler」は、ある一定のルールに則りデータ収集を行う為、データの自動カテゴライズも容易に可能です。
目的に応じて、収集したデータは一体どんなカテゴリなのかを整理し、ビジネスで使いやすいデータベースを構築します。

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AIによる自動リスト化

外部情報を収集する事で得られるのは、欲しい情報のリスト化です。
例えば、ある一定の条件を満たす企業リストをAIにより自動的に構築し、営業上の役に立てる事や、ある一定の行動を示すユーザに対してのみ見込客リストを自動的に構築するような事が、 容易に行えるようになります。取引先の最新動向なども自動的に入手し、競争力向上へ寄与します。

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チャットボットのデータ収集

チャットボットは便利ですが、どうしてもQAデータを入力するのが面倒な事が多くあります。
そんな時に、Webサイトに表記してあるQA情報や、コールセンターのマニュアルなどを収集し、QAチャットボットの元データをクローラーでデータベース化し、半自動でチャットボットの回答集を用意する事が可能となります。

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単純作業のRPA化に

事務作業やECサイトの商品チェックなど人手が陥るコピー&ペースト作業において、業務自動化を行うRPA。
動的なサイト、特に「書いている内容を把握し、その内容に応じて、対応を変える」業務まで行くとRPAツールだけでは対処できないことも多くあります。
SynCrawlerとAIの組み合わせにより、内容に応じてメール内容を変えるなど、パソコン上の繰り返し業務自動化に貢献できます。

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ChatGPTの最新情報取得や
企業独自の回答を生成するWeb参照

当社では、「Azure OpenAI Service」を導入することによって、自然言語理解とテキスト生成の両面で今までよりも最適化されたAIシステムを提供することができます。
ChatGPTを利用する場面において、会社情報や商品情報、採用情報などWebに掲載された情報を取得し、GPTにより適切な回答を導き出す「Grounding」を行うケースにおいてもSynCrawlerは有効です。
ユーザからの質問をバックエンドプログラム処理で「SynCrawler」と「SyncLect」に連携し、Web掲載内容データをGPTモデルへ追加学習させることによって、よりパーソナライズされた独自性のある応答をすることが可能となります。

Azure OpenAI Service連携のトピックスを見る

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